Ланде Д.В., Страшной Л.Л.
Формування каузально╖ мереж╕ вразливостей в к╕бербезпец╕ на основ╕
ChatGPT
// Ре╓страц╕я, збер╕гання ╕ обробка даних.
Щор╕чна п╕дсумкова наукова конференц╕я
╤нституту проблем ре╓страц╕╖ ╕нформац╕╖ НАН Укра╖ни:
Зб╕рник. - Ки╖в: ╤ПР╤ НАН Укра╖ни, 2023. - С. 97-101.
|
Серед завдань, як╕ вир╕шуються сьогодн╕ великими л╕нгв╕стичними моделями, такими як ChatGPT [1], можна назвати машинний переклад, реферування та переказ текст╕в, генерац╕я нових текст╕в, вид╕лення тематик, питань до текст╕в. Можливост╕ в екстрагуванн╕ ╕менних сутностей дозволяють використовувати ChatGPT у фактограф╕чних системах, зокрема, в медицин╕, економ╕ц╕. Звичайно, ╕нтелектуальн╕ чати ╕нтегруються ╕з зовн╕шн╕ми системами, такими як гео╕нформац╕йн╕, системи анал╕зу та в╕зуал╕зац╕╖ граф╕в, мереж. У роботах [2, 3] авторами показано, як можна формувати мереж╕ зв'язк╕в персонаж╕в л╕тературних твор╕в, мереж╕ предметних областей з╕ зв'язками типу .загальне-часткове..
Ця робота присвячена опису методики формування каузальних мереж з допомогою двох р╕зних методик. Якщо перша методика ╓ вар╕антом методики, наведено╖ в [3], то друга методика, що базу╓ться на декомпозиц╕╖ основного поняття, наводиться в ц╕й допов╕д╕ вперше. В рамках ц╕╓╖ роботи також представля╓ться програма в╕зуал╕зац╕╖ мереж, побудована на основ╕ б╕бл╕отеки в╕зуал╕зац╕╖ граф╕в GaphViz лаборатор╕╖ AT&T. Для завантаження даних у ╖╖ середовище ц╕лком п╕дходить формат CSV, тому вс╕ запити до ChatGPT супроводжуються вимогою до цього формату. |
